Comparatif : quatre offres cloud d'intelligence artificielle Azure ML pour les développeurs comme les data scientists

Lancée en février 2015 et enrichie cet été, Azure Machine Learning (Azure ML) fait partie de la Cortana Intelligence Suite, la suite cloud de Microsoft dédiée au Big Data et à l'analyse prédictive. Elle va du traitement de la donnée aux couches hautes d'intelligence artificielle.

Azure ML entend s'adresser aussi bien aux data scientists qu'aux développeurs. Depuis Azure ML Studio, un utilisateur peut injecter ses propres données, former un modèle prédiction puis le partager sous la forme d'une API (via une interface REST). Cet environnement prend en charge le code écrit en R ou Python, les langages les plus utilisés par les data scientists.

La possibilité de faire appel à l'intelligence de Cortana

Pour donner un supplément d'intelligence au modèle, l'utilisateur peut faire appel aux API d'apprentissage automatique répertoriées dans la Cortana Intelligence Gallery. On y trouve un ensemble d'interfaces de programmation dévolues à la traduction automatique, à la reconnaissance faciale ou à la détection d'anomalies.

Microsoft fournit aussi d'autres services cognitifs comme la reconnaissance vocale ou l'analyse de texte via ses Azure Cognitive Services (anciennement projet Oxford). Enfin, l'éditeur propose aux utilisateurs de monétiser leurs créations en les publiant sur l'Azure Marketplace, sa place de marché.

Azure Machine Learning en bref

Points forts

Points faibles

- L'intégration du machine learning à une plateforme plus vaste d'analyse prédictive

- La possibilité de monétiser ses modèles

- Jeunesse de l'offre

- Complexité tarifaire

API / Big Data